每個月，公司都會有不少電子發票需要處理，特別是由老闆轉寄過來的各式電子帳單。從下載附件、上傳至指定的 Google Drive、填寫帳務資訊到 Google Sheet 報帳表單，這些步驟繁瑣而耗時，且具高度重複性，處理起來經常令人煩躁。
作為一名經常需要處理行政事務的工作者，我決定以這個流程作為自動化工作的起點，希望節省時間、提升效率，並將這項成果作為我工作流程自動化的作品集。
我是如何規劃這個自動化流程的？
一開始，我認真地畫出了一個「我以為」的報帳流程，這個步驟相當重要，因為我們常常低估了人腦在進行任務時的自動化程度。一些看似簡單、甚至無意識完成的步驟，反而會成為自動化流程中的重大障礙。
舉個最明顯的例子，就是電子發票的檔案命名。我習慣使用以下格式命名單據：
報帳年月_部門_科目_項目_金額_發票號碼這個習慣能讓我快速找到需要核對的檔案，但對自動化而言，這意味著工作流程需要取得日期、部門分類、科目、項目、金額與發票號碼這些資訊。對人類來說，這只是「看一眼收據」的事情，但對工作流來說卻是一連串的精細步驟。
實際的工作流架構
經過多次重構與 AI 討論後，我最終確定的自動化流程如下：
- 查看 Gmail 中特定寄件人的信件
- 使用 Claude API 分析附件中的 PDF 檔案，直接提取文本內容
- 產生 JSON 格式的報帳資料
- 將附件自動上傳到指定 Google Drive 資料夾
- 自動生成 Google Drive 的檔案分享連結
- 將報帳資料和檔案分享連結一併回填到 Google Sheet
- 將處理完的電子郵件標記特定標籤並封存
報錯機制
這個流程當中，難免會出現一些狀況，比如遇到發票檔案需要密碼才能開啟，這時 Claude API 就沒辦法正確分析內容。為了避免因此漏報，我設計了一個簡單的報錯機制：當 Claude 無法處理檔案時，系統會自動傳送通知到 Slack，提醒我需要手動處理這筆帳單。
之所以選擇 Slack，而不是 Email 或其他通訊工具，是因為我的日常工作幾乎都在 Slack 上進行，這樣不需要額外切換視窗或監控其他平台，也比較不容易漏掉提醒。
AI 工具的選擇與使用心得
在整個開發過程中，我主要使用的是 ChatGPT，因為付費版的 ChatGPT 能夠提供深入且高效的討論。但在實際分析 PDF 文本的環節，我最終選擇了 Claude API，原因在於它能直接處理 PDF 文字內容，而 OpenAI 和 Google Gemini API 雖然知名且廣泛使用，卻需要額外將 PDF 轉換成圖片才能進行分析，對我而言多了一道工序，降低了自動化流程的效率。
在探索的過程中，ChatGPT 提供了許多建議，但也曾經「騙」過我，讓我嘗試許多最終不可行的方法，這導致我意外地學了不少用不上但卻有趣的新技能，例如 JSON 格式的撰寫及 Google Cloud API 的使用。
社群與專業工程師協作的重要性
在過程中，當我遇到無法解決的問題時，幸好有加入幾個專門討論 AI 工作自動化的 LINE 社群（如知識倉鼠、偷懶辦公室）。這些社群中有許多熱心且專精的大神，當我卡關時只要在群組內求助，很快便能得到有效解法，極大地節省了摸索時間。
自動化成果與效益
經過 8 小時的努力後，這個報帳自動化流程已經順利上線了。現在每當老闆再寄電子發票來，我再也不用花費大量時間手動處理，流程變得順暢且有效率。
至於成本，整個自動化過程僅使用 Claude API 處理 4、5 月份的發票，費用僅花費 0.33 美金（約 10 塊台幣），大幅節省了原本需要耗費的時間成本。
未來優化與下一步計畫
未來，我希望能持續優化這個流程，包括加入照片報帳、擴充處理國外 invoice 並自動換算台幣的功能（這部分其實我已經在這次流程中透過更新 Claude API 的 prompt 初步完成了），並進一步延伸到其他紙本帳單的自動化處理。
此外，這次經驗也提醒了我，這些靠著「無章法學習」獲得的新知識，其實我並不算真的熟悉，雖然看起來完成了自動化流程，但未來維護時還是可能要重新摸索一遍。因此還是得乖乖整理成完整的專案筆記，才不會讓自己每次維護都像初學者一樣手忙腳亂。
透過這篇文章，我希望能夠幫助新手或經常處理行政事務的秘書朋友們，更清楚地了解如何建構工作自動化流程，並嘗試實踐於自己的工作場景中。這次在社群貼文分享之後，甚至還有人詢價，讓我小小驚訝了一下。如果你剛好也面臨類似的行政困擾、對自動化流程感興趣，或許我們也可以聊聊，看看能不能一起把工作變輕鬆一些。
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